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无法在R中计算RMSE
我目前正在从事基于MovieLens和Netflix数据的数据科学项目。 我已经将测试和训练集分开了, <pre -
协作推荐系统-SVD模型对整个测试集进行相同的预测
我的训练集和测试集与movielens数据集非常相似。在建立协作推荐器模型时,我具有user_id,Item_id和等级。 -
需要帮助以了解协作过滤潜在因子模型方程式
我是一名对高级数学知识不多但没有机器学习和知识经验的学生。最近,在经历了netflix推荐系统上的<a h -
创建数据透视表并查找具有多种体裁的书籍之间的相关性
我有一张类似的桌子 <pre><code>book_id original_title tag_id tag_name 1 The Hunger Games 11305 fantasy 1 The Hu -
Python:Supplier,Scikit-surprise和Pandas的进口速度缓慢
我使用Surprise和Pandas Dataframe制作了一个推荐系统原型。我还制作了一个命令行工具,该工具带有一些参 -
没有置信度的隐式数据的强大推荐算法是什么?
这个问题很笼统,我只是想获得一些见识,以及根据我得到的数据类型,什么样的有效方法可以优化建 -
ASP.NET MVC中的模型推荐系统
我正在寻找适用于我的应用程序的推荐系统,该系统可以根据用户购买的历史记录来推荐专辑。我发现 -
ImportError:无法导入名称“ evaluate”(来自意外导入评估)
<pre><code>from surprise import Reader, Dataset, SVD from surprise import evaluate --------------------------------------------------------- -
使用矩阵分解的推荐系统中大型日期集的适当数据结构
我正在学习推荐系统中的矩阵分解。我实现了该算法,并在一个非常小的数据集(6 x 7矩阵)上对其进行 -
从头开始实现用户-用户协作过滤
我正在尝试根据AnalyticsVidhya的<a href="https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-py -
简单文字推荐系统的语法错误
在为简单文本推荐器系统定义函数时出现此语法错误。我觉得这很简单,我忽略了。 <pre><code>from skl -
惊喜地建立用户项目矩阵
我编写了下面的代码,用于构建用户项矩阵和相似性矩阵,并对电影镜头数据集使用了惊喜。使用100K数 -
如何实施Pyspark的排名指标?
我是PySpark的新手。我正在尝试使用<em> python </em>和<em> pyspark.mllib.recommendation </em> pakage实现<strong> ALS </stro -
如何处理电子商务推荐系统中的id类型功能
我正在处理一个电子商务用户日志数据。我正在尝试建立排名模型。数据集具有用户ID,商品ID,类别ID -
在推荐系统的Surprise软件包中,如何为给定用户打印推荐的电影?
对于许多算法(例如SVD),现成的内置函数为: <ol> <li> <code>predictions = algo.fit(trainset).test(testset)</ -
您对Surprise和Spotlight框架有何看法?
我计划基于python建立基于元数据和书籍内容的书籍推荐系统,因此我想知道哪种框架将是这种情况的更 -
如何从sku数据集中选择未购买的sku并合并回我在Pandas中的数据?
现在我有了一个“数据”,它包含454897个不同的用户和9159个不同的skus(产品): <a href="https://i.s -
评估基于内容的推荐系统(其中没有“用户”)
我正在使用FIFA 2020数据集为足球运动员构建基于内容的RecSys。在这种情况下,选手是“项目”,而他们 -
根据推荐者数据构建相似度图
我有一个标准的推荐数据集,用户可以在其中为电影投票。 strucutre是: <pre><code>user_id | movie_id | s -
Mahout自定义数据
我需要使用mahout制作推荐系统。我的数据包含以下数据: <ul> <li> userID->用户的数字ID </li> <li> foodID-> -
与推荐项目的相关性为二进制形式时,我们可以使用NDCG作为推荐系统指标吗?
通常在ndcg计算中与项目相关联,但是如果我们仅以0/1形式获得反馈。例如 当我们推荐5个项目时, -
多于一个基于用户的协作过滤
我想通过选择多个用户来获得电影推荐。通常,它需要一个用户ID并给出推荐。我认为使用KNN进行基于用 -
R中的归一化累积折现收益公式
我想用R在函数中编写下一个公式: <a href="https://i.stack.imgur.com/E74db.png" rel="nofollow noreferrer"><img src= -
使用LibRec的推荐算法时出错
我想使用Librec库在数据上应用SoReg,SoRec和TrsusMF算法。但是,我收到了NullPointException错误。例如,我有SoR -
计算具有余弦相似度的未评级项目
我想用这种方法来计算余弦相似度未评级的项目。 <pre><code>import numpy as np; import pandas as pd from sklearn.m -
使用Surprise构建推荐系统
所以我正在使用这个名为Surprise的python库:<a href="https://surprise.readthedocs.io/en/stable/index.html" rel="nofollow nore -
标准协作过滤与混合光FM
我是推荐系统的新手,试图了解标准协作过滤(CF)与混合方法(如LightFM)之间的根本区别。正如我在 -
可以在Tensorflow Lite中转换推荐系统模型(DNN)以进行移动设备推理吗?
我正在做一个个人项目,这是TFLite的新手。 TFLite是否可以将DNN(类似于<a href="https://developers.google.com/mach -
sklearn.metrics中的jaccard_score方法中的不同“平均”选项
我正在研究论文主题,该主题与在Top N推荐器系统上比较不同相似性度量结果有关。 我在理解sklea -
从购物篮中删除一项,然后使用Python为每个用户预测该项
我正在研究Cosmetics Shop数据集中的电子商务事件历史记录,您可以找到整个数据集<a href="https://www.kaggle.co